在无人机智能飞控的复杂环境中，如何确保无人机在“白米”即无GPS信号的纯视觉导航下，依然能实现精准的飞行与定位，是当前技术领域的一大挑战。
问题提出： 在农业监测、搜救任务等场景中，无人机常需在复杂或遮挡的“白米”环境中作业，依赖GPS的传统导航方式失效，而完全依赖视觉的智能飞控系统如何克服光照变化、天气干扰、植被遮挡等难题，实现稳定且精确的飞行控制，是亟待解决的技术难题。
回答： 针对“白米”环境下的无人机智能飞控，可采用多传感器融合技术，结合视觉惯性里程计（VIO）、激光雷达（LiDAR）和计算机视觉算法，VIO通过连续的图像帧估计无人机的位姿变化，即使在无GPS信号的环境下也能保持航向的稳定；LiDAR提供三维环境信息，有助于无人机在复杂地形中避开障碍物；计算机视觉算法则能识别地面特征，如田埂、作物行等，作为视觉导航的参考点，结合深度学习技术，无人机能学习并适应不同光照和天气条件下的视觉特征，提高在“白米”环境中的自主导航能力，通过这些技术的综合应用，无人机能在“白米”环境中实现精准的飞行与定位，为农业、搜救等领域提供更加可靠和灵活的解决方案。
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无人机智能飞控在白米环境中，通过高精度GPS、视觉定位与AI算法融合技术实现精准导航。
无人机智能飞控在白米环境中，通过高精度GPS、视觉定位与AI算法融合导航技术实现精准飞行。
在白米环境中，无人机智能飞控通过高精度GPS、视觉传感器与AI算法融合导航技术实现精准定位飞行。
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